Thông tin ấn phẩm
000 NG-T
Chẩn đoán lỗi hệ thống CNTT Tổng cục Thuế, sử dụng thuật toán Bayes
Tác giả: Ngô, Minh Tùng,
Nhà xuất bản
Trường Đại học Mở Hà NộiNăm xuất bản
2017Lần xuất bản
Đang cập nhậtNgôn ngữ
Tiếng ViệtTóm tắt
Hiện nay, có nhiều vấn đề đặt ra đối với ngành Thuế Việt Nam, đặc biệt là những vấn đề liên quan đến cơ chế quản lý, hiệu lực và hiệu quả hoạt động, các hoạt động nộp Thuế, kê khai Thuế, hóa đơn Thuế. Luận văn tập trung vào bài toán chuẩn đoán các
Đầu mục
Danh sách các kho đang có sẵn ấn phẩm
| Nơi lưu trữ | Có sẵn |
|---|---|
| Kho Luận văn | 2 |
Marc
Thông tin ấn phẩm theo chuẩn MARC 21
001
21975
002 7
004 0F78DF9D-0AF2-4F40-8481-F36DAD28526B
005 201908151107
008 081223s2017||||vm|#################vie#d
009 1 0
039 ## $a20190815110735 $bdtmkhue $y20190520145134 $zdtmkhue
082 ## $a000 $bNG-T
100 $aNgô, Minh Tùng
245 ## $aChẩn đoán lỗi hệ thống CNTT Tổng cục Thuế, sử dụng thuật toán Bayes / $cNgô Minh Tùng; NHDKH PGS.TS Nguyễn Quang Hoan
260 ## $aH. : $bTrường Đại học Mở Hà Nội, $c2017
300 ## $a62 tr. ; $cA4
490 ## $aBộ Giáo dục và Đào tạo; Trường Đại học Mở Hà Nội
520 ## $aHiện nay, có nhiều vấn đề đặt ra đối với ngành Thuế Việt Nam, đặc biệt là những vấn đề liên quan đến cơ chế quản lý, hiệu lực và hiệu quả hoạt động, các hoạt động nộp Thuế, kê khai Thuế, hóa đơn Thuế. Luận văn tập trung vào bài toán chuẩn đoán các lỗi xảy ra khi sử dụng và ứng dụng CNTT vào ngành Thuế và được chuyển về thông qua các cuộc điện thoại, tin nhắn, email, văn bản. Đó có thể là những lỗi cơ bản như mất tín hiệu đường truyền, không truy cập được vào trang nộp Thuế điện tử của cơ quan Thuế. Phương pháp giải quyết của luận văn tập trung vào việc nâng cao độ chính xác trong việc chuẩn đoán các lỗi CNTT qua các thông báo của người dùng. Bằng việc sử dụng mô hình phân lớp Bayes và Maximum Entropy Model kết hợp với các đặc trưng N-grams và Glove vector để tiến hành thực nghiệm. Sau khi thu được kết quả từ quá trình thực nghiệm, luận văn sử dụng phương pháp lập sơ đồ để kiểm tra và lựa chọn kết quả. Kết quả đạt được rất khả quan, cho thấy tính đúng đắn của việc lựa chọn cũng như kết hợp các phương pháp, đồng thời hứa hẹn nhiều tiềm năng phát triển hoàn thiện trong tương lai nhất. Về hướng phát triển tương lai, tôi sẽ tiến hành thu thập và phát triển trên một tập dữ liệu lớn hơn và dựa trên nhiều đặc trưng hơn để góp phần cải thiện khả năng phân loại. Ngoài ra, tôi cũng sẽ nghiên cứu và thử nghiệm với một số thuật toán khác để tìm ra thuật toán phù hợp nhất với bài toán chuẩn đoán lỗi hệ thống CNTT ngành Thuế. Và kết hợp thêm một số chương trình như VnTokenizer tách từ tiếng Việt, hoặc dịch thuật để giải quyết bài toán bằng tiếng Việt.
653 ## $aTổng cục thuế
653 ## $aLỗi hệ thống CNTT
653 ## $aThuật toán Bayes
852 ## $a01 $bKho Luận văn $j(2): 01501949, 08101402
856 1# $uhttp://thuvien.hou.edu.vn/houkiposdata2/luanvanluanankhoaluan/luanvan/2018/000/ngominhtung/ngominhtung_01thumbimage.jpg
890 ## $a2 $c1
002 7
004 0F78DF9D-0AF2-4F40-8481-F36DAD28526B
005 201908151107
008 081223s2017||||vm|#################vie#d
009 1 0
039 ## $a20190815110735 $bdtmkhue $y20190520145134 $zdtmkhue
082 ## $a000 $bNG-T
100 $aNgô, Minh Tùng
245 ## $aChẩn đoán lỗi hệ thống CNTT Tổng cục Thuế, sử dụng thuật toán Bayes / $cNgô Minh Tùng; NHDKH PGS.TS Nguyễn Quang Hoan
260 ## $aH. : $bTrường Đại học Mở Hà Nội, $c2017
300 ## $a62 tr. ; $cA4
490 ## $aBộ Giáo dục và Đào tạo; Trường Đại học Mở Hà Nội
520 ## $aHiện nay, có nhiều vấn đề đặt ra đối với ngành Thuế Việt Nam, đặc biệt là những vấn đề liên quan đến cơ chế quản lý, hiệu lực và hiệu quả hoạt động, các hoạt động nộp Thuế, kê khai Thuế, hóa đơn Thuế. Luận văn tập trung vào bài toán chuẩn đoán các lỗi xảy ra khi sử dụng và ứng dụng CNTT vào ngành Thuế và được chuyển về thông qua các cuộc điện thoại, tin nhắn, email, văn bản. Đó có thể là những lỗi cơ bản như mất tín hiệu đường truyền, không truy cập được vào trang nộp Thuế điện tử của cơ quan Thuế. Phương pháp giải quyết của luận văn tập trung vào việc nâng cao độ chính xác trong việc chuẩn đoán các lỗi CNTT qua các thông báo của người dùng. Bằng việc sử dụng mô hình phân lớp Bayes và Maximum Entropy Model kết hợp với các đặc trưng N-grams và Glove vector để tiến hành thực nghiệm. Sau khi thu được kết quả từ quá trình thực nghiệm, luận văn sử dụng phương pháp lập sơ đồ để kiểm tra và lựa chọn kết quả. Kết quả đạt được rất khả quan, cho thấy tính đúng đắn của việc lựa chọn cũng như kết hợp các phương pháp, đồng thời hứa hẹn nhiều tiềm năng phát triển hoàn thiện trong tương lai nhất. Về hướng phát triển tương lai, tôi sẽ tiến hành thu thập và phát triển trên một tập dữ liệu lớn hơn và dựa trên nhiều đặc trưng hơn để góp phần cải thiện khả năng phân loại. Ngoài ra, tôi cũng sẽ nghiên cứu và thử nghiệm với một số thuật toán khác để tìm ra thuật toán phù hợp nhất với bài toán chuẩn đoán lỗi hệ thống CNTT ngành Thuế. Và kết hợp thêm một số chương trình như VnTokenizer tách từ tiếng Việt, hoặc dịch thuật để giải quyết bài toán bằng tiếng Việt.
653 ## $aTổng cục thuế
653 ## $aLỗi hệ thống CNTT
653 ## $aThuật toán Bayes
852 ## $a01 $bKho Luận văn $j(2): 01501949, 08101402
856 1# $uhttp://thuvien.hou.edu.vn/houkiposdata2/luanvanluanankhoaluan/luanvan/2018/000/ngominhtung/ngominhtung_01thumbimage.jpg
890 ## $a2 $c1
×
![]()